Rencontre autour de l'Axe Systèmes Socio-Techniques Ambiants

Lorsque l’altération cognitive est installée, le but de la prise en soins est la qualité de vie du patient et de ses aidants. Près de 20% des patients souffrants d’une maladie d’Alzheimer (MA) A à un stade sévère restent à domicile, souvent seules. Aux stades légers à modérés, il faut respecter les capacités restantes de la personne, et les Technologies de l’Information et de la Communication peuvent être une aide pour prévenir, stimuler et/ou pallier. Dans le cadre du projet TANDEM, nous avons développé l’application de rééducation TANDEM_GERONTOPOLE qui contient deux exercices de rééducation cognitive « faire du café » et « agenda ».

L’exercice « faire du café » a pour but de faire travailler la mémoire de planification. Celui-ci se déroule en 2 étapes : l’apprentissage de la technique d’interaction adaptée « aimantation », et l’exercice lui-même. La phase d’apprentissage est précédée d’une phase d’initiation de manipulation de la souris (déplacement du curseur à l’écran).

L’exercice « agenda » a pour but de stimuler les capacités cognitives des patients à travers un jeu faisant appel à l’orientation temporelle et à la mémoire des dates. L’exercice s’appuie sur trois dates: la date du jour, la date d’anniversaire d’un proche identifiable au moyen de sa photo et celle du jour de visite du médecin. Durant la démonstration de ces deux exercices, nous illustrerons l’importance de la conception de l’interaction homme machine (IHM) pour tenir compte des troubles cognitifs de la MA et du vieillissement normal de la personne. Nous commenterons les choix de conception d’IHM : nature et importance des retours sonores et visuels pour les réponses en direction de la personne, la technique d’interaction pour le déplacement des objets et la couleur noir du fond d’écran pour l’aspect visuel. L’application TANDEM_GERONTOPOLE permet d’étudier les usages et les effets des outils de rééducation.

Contacts : vella@irit.fr, vigourou@irit.fr et rumeau.p@chu-toulouse.fr

Les participants de l'équipe ELIPSE et VORTEX à cette action sont :

Les participants de l'équipe MACAO à cette action sont :

Au sein de l'équipe MACAO, spécialisée en Ingénierie Dirigées par les Modèles (IDM), nous appliquons nos compétences en génie logiciel au service du développement d’applications embarquées …

Les participants de l'équipe SAMOVA à cette action sont :

L'équipe SAMOVA intervient principalement sur l’indexation en activités du quotidien du patient. Il s’agit de caractériser l’environnement sonore (ambiance) dans lequel évolue le patient à son domicile. Des sons élémentaires tels la parole, la musique et les bruits sont étudiés afin de retouver des zones caractéristiques de discussion, les sonneries (téléphone, sonnette, etc.), les bruits d’utilisation d’objets (bruit d’eau du robinet, aspirateur, chocs, etc.). La fusion entre l’audio et la vidéo permet alors de reconnaître 26 activités différentes.

Les participants de l'équipe SMAC à cette action sont :

Les participants de l'équipe SMAC à cette action sont :

Les participants à cette action sont :

Nous nous intéressons ici à la capacité des systèmes ambiants à garantir au mieux la satisfaction de l’utilisateur. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de rendre ces systèmes capables de s’adapter et d’anticiper ses besoins pour lui fournir un service (effectuer une action, fournir une information, etc.). Une telle solution impose de déterminer par apprentissage dynamique le comportement que doit adopter le système dans une/des situation(s) particulière(s) correspondant à un/des contexte(s) précis. Nous avons donc conçu Amadeus, un système multi-agent dont l’objectif est d’apprendre, en se basant exclusivement sur l’observation des actions de l’utilisateur, quel comportement adopter en fonction de son contexte. Un domaine d’application pour Amadeus peut-être la domotique, ainsi nous considérons à titre d’exemple un appartement doté de capteurs et d’effecteurs, dans lequel évolue un utilisateur. En associant notre système à cet appartement, non pas de façon centralisé, mais indépendamment dans chacun des dispositifs de l’appartement, les interactions entre les différents Amadeus leur permettent d’observer les actions de l’utilisateur et de détecter les actions régulières. Ainsi, il lui est possible, lorsque des situations similaires se présentent, de réaliser l’action de l’utilisateur à sa place.

En appliquant le système à un simulateur, nous pouvons observer comment Amadeus réussit à réaliser les actions régulières de l’utilisateur. Sur le schéma suivant, la courbe bleue représente le nombre d’actions réalisés chaque jour par un utilisateur se déplaçant aléatoirement dans l’appartement, sur une période de cinquante jours. La courbe rouge représente les actions qu’Amadeus a effectué à sa place. Le premier jour, ne possédant aucune connaissance a priori, Amadeus n’a effectué aucune action, mais dès le second jour, il réussit à réaliser une grande partie des actions de l’utilisateur. Au fur et à mesure que les jours passent, le nombre d’actions que doit encore réaliser l’utilisateur diminue jusqu'à atteindre zéro.

Les partenaires du projet INCOME sont l’IRIT, l’Institut Telecom SudParis (équipe ACMES) et la société ARTAL (Labège, 31). Pour l’IRIT les équipes impliquées sont :

La durée du projet est de 44 mois (2012-2015) et la coordination est assure par Jean-Paul Arcangeli (SMAC). Ce projet est labellisé par les pôles de compétitivité System@tic et AerospaceValley

Les applications sensibles au contexte à destination d’utilisateurs mobiles représentent un marché important pour les applications de demain. Ces applications sont consommatrices d’informations de contexte de haut niveau d’abstraction, obtenues après traitement et filtrage de nombreuses informations de contexte brutes issues directement de l’environnement de l’utilisateur. L’entité logicielle responsable de la collecte, de la gestion (traitement et filtrage) et de la présentation des informations de contexte aux applications s’appelle communément un gestionnaire de contexte. C’est une entité essentielle pour le développement des applications sensibles au contexte grand public. La gestion de contexte est un problème traité généralement dans le cadre de réseaux ambiants. Dans le cadre de réseaux multi-échelles (ambiant, Internet, nuages) et au-dessus de l’Internet des objets, la gestion de contexte devient autrement plus complexe. Elle doit prendre en compte l’hétérogénéité des données, répartir les traitements et les flux d’informations, assurer le passage à l’échelle, gérer des informations de qualité de contexte pour permettre des prises de décision appropriées, respecter la vie privée lors de la transmission des informations de contexte, s’adapter à des environnements dynamiques, ou encore identifier des situations en mixant des données issues de l’Internet des objets et de bases de connaissances. INCOME a pour ambition de fournir des méthodes et des outils pour la gestion de contexte multi-échelle et de répondre aux verrous associés.

INCOME cible le niveau infrastructure pour des applications grand public sensibles au contexte, à déployer à grande échelle en termes de nombre de sites de déploiement et de nombre d’utilisateurs. Pour ce type d’application, les informations de contexte disponibles à l’utilisation varient en fonction des dimensions géographique et temporelle. Dans ces conditions, des stratégies de déploiement autonomiques des entités de gestion de contexte sont essentielles. Ces stratégies permettront de résoudre automatiquement les problèmes liés à l’instabilité et à l’ouverture de l’environnement tout en respectant un ensemble de contraintes de qualité de service ou de sécurité. Le programme scientifique du projet INCOME se décompose en trois thèmes principaux : (i) la gestion de contexte multi-échelle, (ii) la prise en compte des propriétés extra-fonctionnelles de qualité de contexte et de respect de la vie privée, (iii) le déploiement autonomique des entités de gestion de contexte.

INCOME apporte une contribution en termes de composants logiciels et d’intergiciels pour faciliter le développement et le déploiement d’applications grand public sensibles au contexte construites au dessus de l’Internet des objets. INCOME proposera des solutions de gestion de contexte multi-échelle génériques applicables à un grand nombre de domaines applicatifs grand public. Plusieurs scénarios applicatifs seront affinés pendant le projet et permettront de valider notre approche.